用途：让 AI 智能体自主完成端到端 AI/ML 研究，从想法到论文，涵盖文献调研、实验设计、基准评测与 LaTeX 论文写作。也可单独调用某个领域技能，完成微调、后训练、分布式训练、推理优化、RAG、多模态、机制可解释性等具体任务。
主要能力：技能分 22 类，包括 Autoresearch（自主研究编排）、Fine-Tuning（Axolotl、LLaMA-Factory、PEFT、Unsloth）、Post-Training（TRL、GRPO、OpenRLHF、SimPO、verl 等）、Distributed Training（DeepSpeed、FSDP、Megatron-Core 等）、Inference & Serving（vLLM、TensorRT-LLM、llama.cpp、SGLang）、RAG、Multimodal、Mech Interp、Evaluation、MLOps、Agents、Prompt Engineering 等。autoresearch 采用双循环架构：外层做文献调研、假设与结果综合，内层跑实验、分析并借助 git 逐步改进，可支持整夜的自主 GPU 实验。
使用方式：安装可运行 npx @orchestra-research/ai-research-skills，或全量安装 npx @orchestra-research/ai-research-skills install --all，也可用 bash scripts/install.sh；安装后需重启智能体会话以加载技能。Claude Code 可通过 /plugin marketplace add orchestra-research/AI-research-SKILLs 添加市场，再按类别安装，如 /plugin install fine-tuning@ai-research-skills。用关键字调用领域技能，例如 fine-tune with axolotl、run grpo training、optimize with vllm。管理命令包括 npx @orchestra-research/ai-research-skills update 和 list。
限制：不适用于与 ML/AI 研究无关的简单代码修复，也不面向通用软件工程流程；具体效果、收费与价格暂未提供。